Корреляционные многофакторные модели, которые так часто мы видим в кандидатских диссертациях, на наш взгляд, неприемлемы как инструмент производственного или финансового планирования, ибо уравнение регрессии базируется на фактических данных за предшествующие периоды и тем самым экстраполируют на будущее все сложившиеся недостатки: под видом строго научного (математического) обоснования они формализуют планирование от достигнутого уровня.

Вместе с тем корреляционные модели, если они свободны от таких недостатков, как мультиколлинеарность, автокоррелирование, использование ненадежной или неверно подобранной информации на входе, могут стать превосходным средством экономического анализа. Если доказано, например, что прибыль существенно уменьшается при увеличении числа одновременно функционирующих строительных площадок, то такой вывод следует обязательно учесть при формировании производственной программы треста. Но, к сожалению, нередко под флагом математических методов происходит игра в показатели. Находя корреляционную связь между экономией от снижения себестоимости работ и ростом производительности труда (по выработке), делают вывод, который сам по себе достаточно тривиален: «для увеличения прибыли необходимо обеспечить рост производительности труда». В действительности же в такой модели нет ни прибыли, ни производительности, потому что принятые в расчетах показатели не адекватны экономическим категориям.

Во всяком случае, применяя корреляционные моде ли, необходимо выбирать аргументы стохастических связей на основе качественного анализа факторов, влияющих на результат, а не путем одного лишь поиска лучшего соответствия вычисленных данных с эмпирическими. Получив результаты, следует определять их надежность при помощи соответствующих критериев, проверять, укладываются ли они в доверительный интервал, выяснять экономическое содержание числовых характеристик.

© 2008 Все права защищены stroyetag.ru